3 самые большие проблемы с атрибуцией рекламы и роль персонализации

При оценке ваших маркетинговых каналов само собой разумеется, что чем больше у вас данных, тем успешнее вы будете.

Там, где это было когда-то, сейчас происходит обратное. Типы данных, точки информации и количество инструментов, которые могут помочь вам понять их, бесчисленны.

Маркетологам не хватает данных. Они тонут в нем. Но есть метод, который помогает им держать голову над водой: атрибуция рекламы.

Что такое рекламная атрибуция?

В рекламе атрибуция относится к процессу отслеживания источников рефералов для конкретной цели пользователя. Этой целью может быть регистрация, загрузка, покупка и т. д.

Когда путь покупателя долог и сложен, отслеживание пути к этим целям жизненно важно для любого бизнеса. Атрибуция даст вам представление о ваших самых прибыльных каналах. Если вы знаете, как пользователь нашел вас, где он вас бросил, какие каналы заставили его совершить конверсию и т. д., вы сможете принимать более обоснованные решения о расходах и оптимизации.

Важность атрибуции

У маркетологов во всем мире есть большая проблема: их большие данные слишком велики:

Управлять бесчисленными точками данных, которые приходят с каждым посетителем на каждом носителе, устройстве, платформе, кажется, невозможно. Но при сортировке этих данных у рекламодателей нет выбора.

Атрибуция — это метод, с помощью которого оценивается эффективность рекламы. И если вы не можете определить эффективность своих рекламных кампаний — какие каналы приносят больше ROI, чем другие — вы не можете знать, как составить бюджет.

Таким образом, вы можете быть удивлены, обнаружив, что чуть более четверти специалистов по маркетингу используют атрибуцию во всех своих кампаниях.

Некоторые говорят, что они его настроили, но не анализируют результаты. Другие заявили, что вообще не планируют использовать атрибуцию:

Но значительная часть маркетологов говорят, что либо используют его для некоторых кампаний, либо не используют, но хотели бы. Обе категории показывают, что существуют препятствия для принятия атрибуции. И это не удивительно. Есть несколько серьезных проблем с наиболее распространенными моделями.

Проблемы с рекламной атрибуцией

Теоретически атрибуция — это тактика, которая может принести дивиденды, когда придет время инвестировать в новые кампании и оптимизировать неэффективные. На практике, однако, может быть сложно определить, как атрибутировать рефералов прибыльных рекламных кампаний.

Проблема атрибуции рекламы № 1: кто получает признание?

Первая серьезная проблема заключается в том, чтобы определить, как кредитовать рефереров, которые способствуют достижению определенной цели. На длинном и сложном пути покупателя, как вы оцениваете каждую точку взаимодействия?

Если пользователь входит через рекламу в Facebook, например, но затем читает сообщение в блоге, затем посещает вашу страницу с ценами, а через несколько недель покупает на целевой странице после клика после нажатия на рекламу с ретаргетингом, что было самым большим вкладом в конверсию. ?

Был ли это Facebook для получения первого клика? Ретаргетинговая реклама? Целевая страница после клика?

Трудно сказать.

Вот почему существует ряд моделей, которые помогут вам.

Различные модели рекламной атрибуции

Не существует универсального подхода к атрибуции. Одни модели делают упор на первый клик, ведущий к конверсии, другие — на последний. Вот кому разные модели решили отдать должное:

Первое касание

Модель первого касания отдает должное первой точке касания, и только первой. Таким образом, если ваш пользователь переходит из поиска на целевую страницу после клика, затем перенаправляется на Facebook, затем нажимает и совершает конверсию на другой целевой странице после клика, ценность конверсии перейдет к поиску.

Последний штрих

Как и в модели первого касания, в модели последнего касания учитывается только одна точка касания. На этот раз, однако, это в конце взаимодействия. Если мы используем тот же пример, что и выше (Поиск → Страница после клика → Facebook → Страница после клика), то последняя страница после клика получает всю ценность конверсии.

Последний непрямой

Как и в случае с первым и последним кликом, последний непрямой дает ценность конверсии только одному источнику. Однако, в отличие от них, он исключает прямой трафик. Поскольку любой, кто напрямую переходит на ваш веб-сайт, скорее всего, уже взаимодействовал с вашим брендом, последний непрямой клик предполагает, что прямой переход не является фактором конверсии, и, следовательно, ему не придается значения. Последний источник, который не был прямым, получает 100% кредита.

Линейный

В линейной модели используется мультисенсорная атрибуция, поэтому, в отличие от двух предыдущих моделей, в этой модели указывается более одного источника. В линейной модели каждая точка взаимодействия получает одинаковую оценку за конверсию.

Распад времени

Еще одна модель мультиатрибуции, временной распад, дает кредит на основе порядка, в котором осуществляется доступ к точкам взаимодействия. В нашем примере (опять же: Поиск → Страница после клика → Facebook → Страница после клика) это даст наибольшее количество баллов последней странице после клика, на втором месте Facebook, на третьем исходной странице после клика и минимум искать.

Позиционно

Еще одна модель мультисенсорной рекламной атрибуции, в которой больше всего внимания уделяется первой и последней точкам взаимодействия (по 40% каждая), а оставшиеся 20% распределяются между точками взаимодействия между ними.

Какая модель лучшая?

Какой источник заслуживает доверия, зависит от того, кого вы спросите. Это также зависит от множества других переменных. Каждая модель подчеркивает разные этапы пути покупателя как наиболее важные факторы целевого действия. Какая модель лучшая? Это зависит…

Проблема атрибуции рекламы № 2: какую модель следует использовать?

Вторая проблема связана с первой. Если у вас есть несколько моделей для определения атрибуции, потому что существует более одного способа отдать должное, то как вы узнаете, какую использовать?

Ответ сложный, и он варьируется от бизнеса к бизнесу. Это зависит от многого — например, от цикла продаж, отрасли, продукта и т. д. — но есть несколько способов определить, какой из них использовать. Вот некоторые плюсы, минусы и лучшее время для использования.

Первое касание

Атрибуция первого контакта должна использоваться для формирования спроса. Если вы пытаетесь управлять метриками верхней части воронки, это даст вам представление о том, что привлекло вашего посетителя и превратило его в лида.

Плюсы этой модели в том, что ее очень легко настроить. Минусы, однако, заключаются в том, что он учитывает только одну точку взаимодействия в маркетинговой воронке.

Последний штрих

Атрибуция по первому контакту особенно полезна для кампаний в нижней части воронки, когда вы пытаетесь определить, какие источники привели к ценной конверсии, например к продаже.

Плюсы и минусы этой модели такие же, как и у модели первого касания: их легко настроить, но они раскрывают лишь очень небольшую часть изображения.

Последний непрямой

Последняя непрямая модель полезна для компаний, которые видят много прямых конверсий. Преимущество этого метода атрибуции в том, что он показывает последний канал, который привел к этим конверсиям. Это похоже на последний клик в том смысле, что показывает только небольшую часть пути, но дает более точную информацию для компаний, например, в секторе B2B, которые видят большую часть своих конверсий на сайте.

Линейный

Линейная атрибуция ценна тем, что позволяет рассказать более полную историю, чем модели одиночной атрибуции. Если у вас более длинный путь к конверсии, это отличный способ оценить каждый канал, который привел к целевому действию.

Самым большим преимуществом этой модели является то, что она более всеобъемлющая, чем другие. Самым большим недостатком является то, что он оценивает одинаково, когда определенные действия, такие как чтение сообщения в блоге или нажатие на рекламу, являются двумя очень разными показателями интереса.

Распад времени

Модель временного затухания придает большее значение точкам взаимодействия на более поздних этапах пути к конверсии. Этот метод атрибуции полезен для компаний с более длительными циклами продаж или для тех, кто нацелен на достижение целей в нижней части воронки.

Преимущество этой модели в том, что она дает вам представление об источниках, которые в наибольшей степени способствуют конверсии. Однако он предполагает, что источники, которые появляются непосредственно перед преобразованием, являются наиболее влиятельными. Это не всегда так.

Позиционное (или U-образное)

Как и в случае с другими моделями мультиатрибуции, атрибуцию на основе позиции лучше всего использовать, когда путь вашего клиента длинный и сложный.

Основная выгода, которую пользователи получают от этого, аналогична линейной атрибуции: вы получаете более полную картину пути клиента. Однако, как и при атрибуции временного распада, вы получаете дополнительную оценку ключевых моментов пути клиента. В основном это первое и последнее касание. По сути, это метод множественной атрибуции, сочетающий модели первого, касания, последнего касания и линейные модели.

Недостатком, однако, является предположение модели о том, что первое и последнее касание действительно заслуживают 40% ценности конверсии. Если вы, например, маркетинговое агентство, и ваши высококачественные посты в блоге доказывают, что вас стоит нанять, они получат очень мало ценности для конверсии, если клиент нашел вас в поиске и конвертировался через прямой.

Проблема атрибуции рекламы № 3: Как вы приписываете конкретные рефереры?

Третья проблема заключается в том, что для их оценки требуется больше, чем просто отслеживание каналов.

Как может подтвердить любой маркетолог, в каждой кампании есть рефереры внутри рефереров. Например, ваши веб-страницы могут содержать несколько призывов к действию. В ваших кампаниях будет несколько объявлений, охватывающих несколько ключевых слов, ваши целевые страницы после клика, вероятно, будут существовать среди других вариантов.

Модели атрибуции могут помочь в общих чертах определить путь к покупке. Чтобы лучше понять этот путь, вы можете использовать параметры UTM. Это фрагменты текста, добавленные в конец вашего URL-адреса, в которых указываются ключевые детали для атрибуции. Существует пять типов:

• utm_source: укажите рекламодателя, сайт, публикацию и т. д., которые направляют трафик на ваш ресурс, например: Google, информационный бюллетень4, рекламный щит.
• utm_medium: средство рекламы или маркетинга, например: цена за клик, баннер, информационный бюллетень по электронной почте.
• utm_campaign: название отдельной кампании, слоган, промокод и т. д. для продукта.
• utm_term: определение ключевых слов платного поиска. Если вы вручную помечаете платные кампании с ключевыми словами, вам также следует использовать utm_term для указания ключевого слова.
• utm_content: используется для различения похожего контента или ссылок в одном объявлении. Например, если у вас есть две ссылки с призывом к действию в одном сообщении электронной почты, вы можете использовать utm_content и установить разные значения для каждой, чтобы определить, какая версия более эффективна.

При совместном использовании эти коды UTM могут помочь вам определить даже самые подробные источники кликов. Они также могут помочь вам избежать ошибок в расчетах. В сообщении блога для Confluent Forms Дэвид Катчер предлагает пример:

Например, предположим, что вы активный пользователь Твиттера и следуете рекомендациям часто делиться одной и той же ссылкой. Чтобы не быть помеченным как дублированный контент, вы меняете контент, сопровождающий ссылку, часто с другим текстом и хэштегами.

Если вы не используете коды UTM, весь трафик из этих твитов будет поступать в вашу аналитику в том же виде, что и реферал из Твиттера. Конечно, у вас будут некоторые показатели из Твиттера, но вы не сможете связать твит с конверсией.

Это действительно полезно для оценки не только канала. Возможно, например, хэштег стал причиной улучшения эффективности твита. Может быть, это было время суток или текст. С параметрами UTM мало что можно отследить, когда дело доходит до клика.

Другая проблема, которую решают параметры UTM, — это противоречивая информация, которая может поступать с аналитических платформ. Не все платформы будут использовать одну и ту же модель атрибуции. Facebook, например, использует атрибуцию по последнему касанию. Если на рекламу Facebook нажимают и это приводит к конверсии, Facebook получает кредит. Это не нарисует полной картины для ретаргетинга рекламы, которую пользователь увидит только в том случае, если он сначала взаимодействовал с рекламодателем.

Как персонализация Instapage атрибутирует рефереров

При использовании параметров UTM описательные обозначения могут помочь представить более полную историю на панели аналитики. Например, в Instapage вы можете настроить параметры UTM для каждого персонализированного опыта, который вы хотите предложить людям, которые нажимают на вашу ссылку:

С вашей стороны инструмент аналитики точно покажет, что они испытывают. Каждый параметр UTM поможет вам легче сортировать эту кучу данных на основе ваших предопределенных меток.

Начните с лучшей атрибуции рекламы

Не существует универсальной модели атрибуции рекламы. Каждый ценен в своей ситуации. В то время как маркетологи B2B могут предпочесть мультитач, компаниям B2C с более коротким путем покупки может не понадобиться сложность.

Что бы вы ни выбрали, параметры UTM являются ценным дополнением, позволяющим свести к минимуму путаницу между платформами, использующими разные модели, помочь вам лучше сортировать данные и принимать более взвешенные решения на основе большей детализации.

Хотите узнать, как с помощью атрибуции рекламы обеспечить более качественный и релевантный пользовательский опыт? Получите демонстрацию решения для персонализации Instapage.